AwareCam: KI-gestützte Cloud-Videoüberwachung

MicrocosmWorks hat AwareCam mit einem Pull-basierten Stream-Lebenszyklus entwickelt, der das Streaming nur dann aktiviert, wenn ein Betrachter es anfordert, mit einer TTL-basierten automatischen Abschaltung. AI-Ereigniserkennung läuft auf der Cloud-Seite, wo der Auto-Scaling-MediaMTX-Orchestrator Streams verarbeitet und Frames nach 8 Ereignistypen analysiert, darunter Personenerkennung, Herumlungern und Zonenverletzung. Der Cloudflare Worker Edge-Proxy speichert HLS-Segmente im Cache, um die Ursprungsbandbreite zu reduzieren, während Bounding-Box-Annotations-Snapshots anstelle von vollständigen Videos gespeichert werden, was die Speicherkosten minimiert.

MicrocosmWorks lieferte 8 AI-Ereignistypen: Personenerkennung, Herumlungern, Verletzung der Einbruchszone, Bewegungserkennung, Fahrzeugerkennung, PPE-Compliance, Sicherheitsrisiko und Zonenaktivitätsüberwachung. Jedes Ereignis umfasst eine Bounding-Box-Schnappschuss-Annotation und eine Schweregradbewertung, die in die Alarmierungs-Engine eingespeist wird. Das System unterstützt konfigurierbare Schwellenwerte für die Erkennungsempfindlichkeit und Zonendefinitionen pro Kamera, wodurch Bediener Falschpositive in ihrer spezifischen Umgebung reduzieren können.

MicrocosmWorks hat eine ereignisgesteuerte Alarmierungspipeline entwickelt, die AI-Erkennungen basierend auf Ereignistyp und Schweregrad an konfigurierte Kanäle weiterleitet. E-Mail- und SMS-Benachrichtigungen erfolgen über Twilio, WhatsApp-Benachrichtigungen nutzen die Twilio WhatsApp Business API, und Slack sowie Microsoft Teams erhalten Webhook-formatierte Benachrichtigungen. Zusätzlich ermöglichen Zapier-, Make.com- und n8n-Webhook-Integrationen es Bedienern, AwareCam-Alarme mit jedem nachgeschalteten Workflow-System zu verbinden.

MicrocosmWorks entwickelte den Streaming Orchestrator als einen FastAPI-Microservice, der den MediaMTX-Server-Lebenszyklus mit Auto-Scaling-Provisionierung von DigitalOcean Droplets verwaltet. Wenn die Kameralast die Kapazität eines Servers überschreitet, startet der Orchestrator zusätzliche Streaming-Knoten, verteilt Kameras im Pool mithilfe von pufferbasiertem Lastenausgleich und gleicht Streams neu aus, wenn Knoten hinzugefügt oder entfernt werden. Der gesamte Bereitstellungs- und Skalierungsprozess ist automatisch und für Endbenutzer transparent.

MicrocosmWorks implementierte ein 5-stufiges Stripe-Abonnement-Billing mit Kamerazahlbegrenzung auf API-Ebene. Jede Planstufe erlaubt eine bestimmte maximale Anzahl registrierter Kameras, und das System blockiert Versuche zur Kameraregistrierung, die das Limit überschreiten würden, während es Upgrade-Aufforderungen anzeigt. Die Abonnement-Engine verwaltet gehostete Checkouts, Zugang zum Billing Portal, Webhook-gesteuerte Planänderungen, Trial-Management und organisationsweites Billing für Multi-Tenant-Deployments.